分类预测|基于CNN-LSTM-Attention卷积-长短时记忆-注意力数据分类Matlab程序 直接运行程序或替换数据集运行程序

分类预测|基于CNN-LSTM-Attention卷积-长短时记忆-注意力数据分类Matlab程序 直接运行程序或替换数据集运行程序

文章目录

• 一、基本原理
• • • [1. 卷积神经网络（CNN）](#1. 卷积神经网络（CNN）)
    • • CNN的基本步骤：
    • [2. 长短期记忆网络（LSTM）](#2. 长短期记忆网络（LSTM）)
    • • LSTM的基本步骤：
    • [3. 注意力机制（Attention）](#3. 注意力机制（Attention）)
    • • 注意力机制的基本步骤：
    • [4. CNN-LSTM-Attention结合的流程](#4. CNN-LSTM-Attention结合的流程)
    • 总结
• 二、实验结果
• 三、核心代码
• 四、代码获取
• 五、总结

分类预测|基于CNN-LSTM-Attention卷积-长短时记忆-注意力数据分类Matlab程序 直接运行程序或替换数据集运行程序

一、基本原理

CNN-LSTM-Attention结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制，用于处理序列数据的分类问题。下面详细解释每个组件及其结合的原理和流程：

1. 卷积神经网络（CNN）

CNN用于提取输入数据的局部特征。它在序列数据中可以识别局部模式或特征。

CNN的基本步骤：

1. 卷积层 ：

   应用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图（feature map）。

2. 激活函数 ：

   使用激活函数（如ReLU）对卷积结果进行非线性变换。

3. 池化层 ：

   应用池化操作（如最大池化）来减少特征图的维度，提取重要特征。

2. 长短期记忆网络（LSTM）

LSTM用于处理时间序列数据，能够捕捉序列中的长期依赖关系。

LSTM的基本步骤：

1. 输入门 ：

   控制当前输入信息的流入程度。

2. 遗忘门 ：

   控制先前记忆单元的遗忘程度。

3. 记忆单元 ：

   更新和维护记忆信息。

4. 输出门 ：

   决定当前时间步的输出。

3. 注意力机制（Attention）

注意力机制用于提升模型对重要特征的关注，增强对关键信息的权重。

注意力机制的基本步骤：

1. 计算注意力权重 ：

   计算每个时间步的注意力权重，用于衡量其重要性。

2. 加权求和 ：

   根据注意力权重对LSTM输出进行加权求和，得到加权后的表示。

4. CNN-LSTM-Attention结合的流程

1. 输入数据 ：

   输入数据可以是序列数据（如时间序列或文本数据）。

2. 特征提取（CNN部分）：

   • 将输入数据传入CNN网络进行特征提取。
   • 卷积层提取局部特征，池化层减少维度。

3. 序列建模（LSTM部分）：

   • 将CNN提取的特征序列传入LSTM网络。
   • LSTM捕捉时间序列中的长期依赖关系。

4. 注意力加权（Attention部分）：

   • 计算LSTM输出的注意力权重。
   • 加权求和得到最终的加权表示，用于表示序列的重要特征。

5. 分类预测：

   • 将加权表示传入全连接层进行分类。
   • 输出最终的分类结果。

总结

CNN-LSTM-Attention结合利用CNN提取局部特征，LSTM捕捉时间序列的长期依赖，注意力机制提升关键特征的权重，最终通过全连接层进行分类预测。这种组合方法能够有效处理复杂的序列数据分类任务。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于

优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM--Attention，VMD--LSTM，PCA--BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。

多特征输入，单输出，多输出